package Sort;

import java.util.ArrayDeque;
import java.util.Deque;

public class Sort {
    /**
     * 直接插入排序
     * 时间复杂度:O(1+2+3+4+...+N=N^2)  最好情况:O(N) :当数组有序的时候，只需要比较一次
     * 如果数组基本有序，建议使用直接插入排序
     * 空间复杂度:O(1)
     * 稳定性:稳定   第一个和第二个相同时，不会交换顺序，保持了原来的顺序
     * 如果一个排序是稳定的，那么它也可以不稳定，但是如果排序是不稳定的，它就不可能稳定
     */
    public static void insertSort(int[] array) {
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];                                  //需要记录这个位置的值，因为会变
            int j = i - 1;
            for (; j >= 0; j--) {
                if (array[j] > tmp) {
                    array[j + 1] = array[j];
                } else {
                    array[j + 1] = tmp;         //如果数字比tmp小了，那么前面的数字也比tmp小，不用比较了
                    break;
                }
            }
            //极端情况:最后一个数字是最小的，那么需要把最后一个元素放到0下标位置
            if (j < 0) {
                array[j + 1] = tmp;
            }
        }
    }

    /**
     * 希尔排序(缩小增量排序)  采用分组，每一组进行插入排序
     * 时间复杂度度:O(N^1.3)~O(N^1.5)
     * 空间复杂度:O(1)
     * 稳定性:不稳定
     */
    public static void shellSort(int[] array) {
        int gap = array.length;
        while (gap > 1) {
            gap /= 2;     //     gap/3+1也可以
            shell(array, gap);
        }
    }

    //本质上是一个插入排序
    private static void shell(int[] array, int gap) {
        for (int i = gap; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i - gap;
            for (; j >= 0; j -= gap) {
                if (array[j] > tmp) {
                    array[j + gap] = array[j];
                } else {
                    array[j + gap] = tmp;
                    break;
                }
            }
            if (j < 0) {
                array[j + gap] = tmp;
            }
        }
    }

    /**
     * 选择排序  找值最小的下标，然后进行交换
     * 时间复杂度:O(N^2)   不管有序无序
     * 空间复杂度:O(1)
     * 稳定性:不稳定
     */
    public static void selectSort1(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int minIndex = i;
            for (int j = i + 1; j < array.length; j++) {
                if (array[j] < array[minIndex]) {
                    minIndex = j;
                }
            }
            swap(array, i, minIndex);
        }
    }

    private static void swap(int[] array, int i, int j) {
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = tmp;
    }

    public static void selectSort2(int[] array) {
        int left = 0;
        int right = array.length - 1;
        while (left < right) {
            int minIndex = left;
            int maxIndex = left;
            for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
                if (array[i] < array[minIndex]) {
                    minIndex = i;
                }
                if (array[i] > array[maxIndex]) {
                    maxIndex = i;
                }
            }
            swap(array, left, minIndex);
            //这里有可能吧最大值换到minIndex的的位置
            //言外之意，最大值正好在left这个位置
            if (maxIndex == left) {
                maxIndex = minIndex;
            }
            swap(array, right, maxIndex);
            left++;
            right--;
        }
    }

    /**
     * 堆排序
     * 时间复杂度:O(N*logn)  不管有序无序
     * 空间复杂度:O(1)
     * 稳定性：不稳定
     */
    public static void heapSort(int[] array) {
        //使用大根堆(升序)
        creatHeap(array);
        int i = array.length;
        while (i > 0) {
            int tmp = array[0];
            array[0] = array[i - 1];
            array[i - 1] = tmp;
            i--;
            shiftDown(array, 0, i);   //因为这里交换后只有堆顶的元素不满足大根堆
        }
    }

    private static void creatHeap(int[] array) {
        for (int parent = (array.length - 2) / 2; parent >= 0; parent--) {
            shiftDown(array, parent, array.length);
        }
    }

    private static void shiftDown(int[] array, int parent, int end) {
        int child = 2 * parent + 1;
        while (child < end) {
            if (child + 1 < end && array[child] < array[child + 1]) {
                child++;
            }
            if (array[parent] < array[child]) {
                int tmp = array[parent];
                array[parent] = array[child];
                array[child] = tmp;
                //如果交换完父节点和子节点，不满足大根堆
                parent = child;
                child = 2 * parent + 1;
            } else {
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 冒泡排序
     * 时间复杂度:O(N^2)  最好情况:O(N)遍历了一遍数组，因为是有序没有交换，所以flg=false，结束
     * 空间复杂度:O(1)
     * 稳定性:稳定
     */
    public static void bubbleSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
            boolean flg = false;
            for (int j = 0; j < array.length - i - 1; j++) {
                if (array[j] > array[j + 1]) {
                    swap(array, j, j + 1);
                    flg = true;
                }
            }
            if (!flg) {     //表示没有交换数据
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 时间复杂度:  最好情况(满二叉数):O(NLogn)    如果给的是有序的或者逆序就是最坏情况:O(N^2)
     * 空间复杂度:  最好情况：O(Logn)   最坏情况:O(N)
     * 稳定性: 不稳定  可能出现栈溢出的现象
     * 优化：均匀的分割
     * 快速排序(挖坑法)
     * 先定义一个基准为:left处的值，然后从右边开始，找比基准小的值，找到了就会left交换，然后从左边找比基准大的值，放到
     * right处，最后当他们相遇的时候，把基准的值放入到这个下标处，在通过递归左右两边使其有序
     * 12  56  32  67  10  19  4
     * 4   10  12    67  32  19  56
     * /     \       /             \
     * 4      10 12  56   32   19   67
     * /           \
     * 19    32    56
     */
    //快速排序优化:1.随机选取基准法(不适合)2.三数取中法（取中间和两边不是最大也不是最小的数作为基准）可能变成二分查找
    private static int midThree(int[] array, int left, int right) {
        int mid = (left + right) / 2;
        if (array[left] < array[right]) {
            if (array[mid] < array[left]) {
                return left;
            } else if (array[mid] > array[right]) {
                return right;
            } else {
                return mid;
            }
        } else {
            if (array[mid] < array[right]) {
                return right;
            } else if (array[mid] > array[left]) {
                return left;
            } else {
                return mid;
            }
        }
    }

    private static void insertSort(int[] array, int left, int right) {
        for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
            int tmp = array[i];                                  //需要记录这个位置的值，因为会变
            int j = i - 1;
            for (; j >= left; j--) {
                if (array[j] > tmp) {
                    array[j + 1] = array[j];
                } else {
                    array[j + 1] = tmp;         //如果数字比tmp小了，那么前面的数字也比tmp小，不用比较了
                    break;
                }
            }
            //极端情况:最后一个数字是最小的，那么需要把最后一个元素放到0下标位置
            if (j < 0) {
                array[j + 1] = tmp;
            }
        }
    }

    public static void quickSort(int[] array) {
        quick(array, 0, array.length - 1);
    }

    private static void quick(int[] array, int start, int end) {
        if (start >= end) {                            //以1 2 3 4作为列子，当最后基准为1时，在此递归，end到了-1，start依然为0
            return;
        }
//        //使用这个优化是为了减少递归的次数(优化2--先了解这个)
//        if(end-start+1<=14) {
//            insertSort(array,start,end);
//            return;
//        }
        //三数取中法(优化1)
//        int midIndex=midThree(array,start,end);
//        swap(array,midIndex,start);
        int pivot = partition(array, start, end);      //基准下标
        quick(array, start, pivot - 1);           //递归左边
        quick(array, pivot + 1, end);            //递归右边
    }

    private static int partition(int[] array, int left, int right) {     //找基准值得下标
        int tmp = array[left];
        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= tmp) {   //从右边找小的数
                right--;
            }
            array[left] = array[right];
            while (left < right && array[left] <= tmp) {   //从左边找大的数
                left++;
            }
            array[right] = array[left];
        }
        array[right] = tmp;
        return left;
    }

    /**
     * 快速排序(Hoare法)
     * 先同时找到比基准大和小的位置，然后让他们交换，最后当left=right的时候，将基准与相交的位置交换
     * 思考:左边的数作为基准，为什么需要先走右边  根据Hoare法,如果先走左边，会遇到最后交换的时候，把比基准大的数交换到了基准的前面
     * 原因:因为right经过之前的交换，值一定是比left的值大的，如果当left和right相等，就会把大的数往前环
     */
    private static int partition1(int[] array, int left, int right) {     //找基准值得下标
        int tmp = array[left];
        int i = left;
        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= tmp) {
                right--;
            }
            while (left < right && array[left] <= tmp) {
                left++;
            }
            swap(array, left, right);
        }
        swap(array, left, i);
        return left;
    }

    /**
     * 快速排序(前后指针) 了解即可
     */
    private static int partition2(int[] array, int left, int right) {
        int prev = left;
        int cur = left + 1;
        while (cur < right) {
            if (array[cur] < array[left] && array[++prev] != array[cur]) {
                swap(array, cur, prev);
            }
            cur++;
        }
        swap(array, prev, left);
        return prev;
    }

    //非递归实现快速排序
    public static void quickSortNor(int[] array) {
        Deque<Integer> stack = new ArrayDeque<>();
        int left = 0;
        int right = array.length - 1;
        int pivot = partition(array, left, right);    //先找第一个基准
        if (pivot > left + 1) {                        //如果基准的位置大于left+1(left和left+1位置总共两个数)，说明左边至少有两个数
            stack.push(left);                     //将基准左边划分为一个部分
            stack.push(pivot - 1);
        }
        if (pivot < right - 1) {                       //说明右边有两个元素
            stack.push(pivot + 1);
            stack.push(right);
        }
        while (!stack.isEmpty()) {
            right = stack.pop();
            left = stack.pop();
            pivot = partition(array, left, right);
            if (pivot > left + 1) {                        //如果基准的位置大于left+1(left和left+1位置总共两个数)，说明左边至少有两个数
                stack.push(left);                     //将基准左边划分为一个部分
                stack.push(pivot - 1);
            }
            if (pivot < right - 1) {                       //说明右边有两个元素
                stack.push(pivot + 1);
                stack.push(right);
            }
        }
    }

    /**
     * 归并排序(快排更加块)
     * 时间复杂度:O(NLogn)
     * 空间复杂度:O(N)
     * 稳定性:稳定
     * 10 6 7 1 3 9 4 2
     * /                \
     * 10 6 7 1          3 9 4 2
     * /       \          /      \
     * 10 6   7 1         3 9    4 2
     * /    \  /  \      /  \    /   \
     * 10    6  7   1    3    9   4    2
     * \     /  \   /    \    /   \    /
     * 6   10   1  7    3    9    2   4       //倒着个地方的时候会进行合并
     * \            /   \              /
     * 1   6   7  10    2    3    4   9
     * \                              /
     * 1   2   3   4   6    7    8   9
     */
    public static void mergeSort(int[] array) {
        mergeSortFunc(array, 0, array.length - 1);
    }

    private static void mergeSortFunc(int[] array, int left, int right) {
        //递归结束条件:1.如果只有一个元素的时候还要递归右边这个时候left=mid+1>right=left
        //          2.如果只有一个元素而且递归的是左边这个时候mid=left=right，则left=right
        if (left >= right) {
            return;
        }
        int mid = (left + right) / 2;
        mergeSortFunc(array, left, mid);                //先递归左边
        mergeSortFunc(array, mid + 1, right);         //在递归右边
        merge(array, left, right, mid);                   //合并数组
    }

    private static void merge(int[] array, int left, int right, int mid) {
        int s1 = left;     //第一个数组首元素的下标           l   m       r
        int s2 = mid + 1;      //第二个数组首元素的下标     //10  6   7   1     tmp:1 6 7 10
        int[] tmp = new int[right - left + 1];         // 3   9   4   2     tmp:2 3 4 9
        int k = 0;       //tmp数组的下标
        while (s1 <= mid && s2 <= right) {
            if (array[s1] > array[s2]) {
                tmp[k++] = array[s2++];
            } else {
                tmp[k++] = array[s1++];
            }
        }
        while (s1 <= mid) {
            tmp[k++] = array[s1++];
        }
        while (s2 <= right) {
            tmp[k++] = array[s2++];
        }

        //将数据放回原来的数组
        for (int i = 0; i < tmp.length; i++) {
            array[i + left] = tmp[i];     //上面3 9 4 2这组列子，当递归到右边的时候，我们再去放就不能放到原数组的0下标处了
        }                             //所以需要加上left来保证放入的位置是正确的
    }
    public static void mergeSortNor(int[] array) {
        int gap=1;
        while(gap < array.length) {
            //i += gap * 2 :当gap组的时候，去排序下一组
            for (int i = 0; i < array.length; i += gap * 2) {
                int left=i;
                int mid=left+gap-1;
                if(mid>=array.length) {
                    mid=array.length-1;
                }
                int right=mid+gap;
                if(right>=array.length) {
                    right=array.length-1;
                }
                merge(array,left,right,mid);
            }
            //当前为2组有序，下一次变成4组有序
            gap*=2;
        }
    }
    /** 计数排序  一组集中在一个范围得数据排序
     *  时间复杂度:O(N+max-min)
     *  空间复杂度:O(max-min)
     *  稳定性:不稳定
     */
    public static void countSort(int[] array){
        int max=array[0];
        int min=array[0];
        //找出最大，最小值来确定计数数组的长度
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if(array[i]>max) {
                max=array[i];
            }else if(array[i]<min) {
                min=array[i];
            }
        }
        //为什么要加1，假如max=99，min=90，则要开辟10个空间 即:max-min+1
        int len = max - min+1;
        int[] count=new int[len];

        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            count[array[i]-min]++;       //假如是90~99的数要放在下标为0~10处，那么90就要放在0处
        }

        //最后打印
//        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
//            int size=count[i];
//            for (int j = 0; j < size; j++) {
//                System.out.print((i+min)+" ");
//            }
//        }

        //直接放入原数组之中（最后的结果要将之前减去的min加上才是原来数组中的结果）
        int index=0;
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
            while(count[i]>0) {
                array[index++]=i+min;
                count[i]--;
            }
        }
    }
    /** 基数排序 先以个位数为顺序放入对应的 |    |
     *                               |————|“桶”里面，然后把取出的数按十位放入取出，最后百位
     *   使用一个数组存放队列
     */
}
